GESP Python 7级 2025.12
下面关于 Python 中形参、实参和作用域的说法中，错误的一项是（ ）。
形参是函数定义时声明的参数，仅在函数内部的作用域中有效。
实参是调用函数时传递给函数的实际值，会按对应关系绑定到形参。
函数内部修改形参的值，一定会影响外部实参的取值（无论实参类型）。
若函数内要修改全局作用域的变量，需通过 global 关键字声明。
已知三个序列：
s1 = {3, 1, 8, 2, 5, 6, 7, 4}，
s2 = {1, 5, 1, 8, 6, 4, 7, 5, 6}，
s3 = {1, 8, 3, 5, 7, 6, 2, 4}。
以下哪个序列是它们的最长公共子序列（ ）。
{1, 8, 5, 6}
{1, 5, 6, 7}
{1, 8, 6}
{1, 5, 7, 4}
现有一个地址区间为 的哈希表，当出现冲突情况，会往后找第一个空的地址存储（到 冲突了就从 开始往后），现在要依次存储 ，哈希函数为 。其中 存储在哈希表哪个地址中（ ）。
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在 背包问题中，给定一组物品，每个物品有一个重量和价值，背包的容量有限。假设背包的最大容量为 ，物品的数量为 ，其中第 个物品的重量为 ，价值为 。以下关于 背包问题的描述，正确的是（ ）。
在解决 背包问题时，使用贪心算法可以保证找到最优解，因为物品只能放入一次。
背包是 问题（多项式时间可解问题），它可以在 的时间复杂度内解决。
背包问题中，动态规划解法的空间复杂度为 ，但可以通过滚动数组技巧将空间复杂度优化到 。
背包问题中，每个物品只能选择一次，并且子问题之间是独立的，无法重用计算结果。
一棵深度为 （根节点深度为 ）的完全二叉树，节点总数最少有（ ）。
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对于如下二叉树，下面关于访问的顺序说法错误的是（ ）。
D E B F H J I G C A 是它的后序遍历序列
A B C D E F G H I J 是它的广度优先遍历序列。
A B D E C F G H I J 是它的先序遍历序列。
D B E A F C H G J I 是它的中序遍历序列。
下面程序的运行结果为（ ）。
def query(n, a, x):
left = 0
right = n
while left = x:
right = mid
else:
left = mid + 1
if left == n:
return -1
return left
if __name__ == "__main__":
n = 10
x = 3
num = [1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 7]
result = query(n, num, x)
print(result)
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下面程序中，函数 query 的时间复杂度是（ ）。
def query(n, a, x):
left = 0
right = n
while left = x:
right = mid
else:
left = mid + 1
if left == n:
return -1
return left
if __name__ == "__main__":
n = 10
x = 3
num = [1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 7]
print(query(n, num, x))
有 个字符，它们出现的次数分别为 次、 次、 次、 次、 次。现在要用哈夫曼编码的方式来为这些字符进行编码，最小加权路径长度 （每个字符的出现次数 它的编码长度，再把每个字符结果加起来）的值为（ ）。
下面程序的运行结果为（ ）。
def f(n):
if n <= 2:
return n * 2
return f(n - 1) + f(n - 2)
if __name__ == "__main__":
print(f(5))
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